高职教育正处于应对多元化学习与挑战的关键时期，传统教育范式在精确对接学生个体差异化成长的需求方面存在着显著不足。其中，智能化的推荐机制为精确化的教学模式提供了技术性的保障，但仍需应对冷启动问题以及数据稀疏性等难题①。因此，本论文对智能推荐算法的演进路径与持续改进措施进行深入研究，并在实证研究证实其于高职教育领域的实践效用，致力于增进教育水平与学术成效。
一、高职教育精准教学的理论基础
精确化教育实质上是一种依托于数据导向的定制化教学策略，其核心目标在于实现对学生能力等级的精准对应以及达成个性化教育方案。高职教育以实际操作技能培养为重心，在传统的教育模式中，其规范化水平相对较高，当面对学生群体时，难以全面考虑个体之间的差异性。这样会导致部分学生面临学业进度的滞后现象或者学生显现出对具有挑战性质内容的缺失倾向②。然而，精准化的教育策略能够切合各类学习群体的特定需求，并与先进的数据解析手段相融合，辨识认知盲区，实施定制化介入，确保教育资源配置实现最高效用。不仅如此，伴随着企业对专业技术人才选拔标准的不断攀升，精确化的教学策略旨在确保学生能够掌握独立学习与问题应对的技能培养，会更有效地契合职业生涯进步之需。
二、智能推荐算法的迭代优化策略
智能推荐系统在精确化教育领域的实施与运用，尽管已实现若干进展，然而技术途径依旧面临显著的制约因素。例如，协同过滤算法（CF）基于用户活动信息，易于遭遇冷启动问题，新生或新课程往往面临资源适配的困境。或者依托于基于内容的推荐（CBR）机制，其局限性主要体现在对已知属性特征的依赖性，难以对学习者的实时动态需求进行深入剖析。此外，高职教育领域内课程之间的相互联系程度显著超越常规的商品推荐算法，学习路径具有序列依赖性，静态化知识推荐算法在精确预判学习主体的认知进步路径方面存在着显著挑战。
因此，对于推荐算法实施改进策略，不能仅依赖数据积累，而需要借助模型演进以攻克核心难题。首先，整合多样化的推荐算法，混合式推荐算法（Hybrid Recommendation Algorithm）融合了协同过滤（Collaborative Filtering）与内容基础推荐（Content-Based Recommendation）的各自长处，缓解数据稀疏性所引发的负面影响。其次，引入强化学习（Reinforcement Machine Learning）技术，确保推荐机制能够实时调整以契合学习者的学习步伐，优化课程内容结构，达成全面深化的定制化信息推送。
三、实证分析：智能推荐算法在高职教育中的应用
（一）数据驱动下的精准教学实验设计
智能匹配技术于高职教育领域的实施，需要以真实教学数据为支撑，借助周密的实验方案对其实际效能进行科学鉴定③。本项研究对某高等职业院校所采用的在线教学平台（LMS）的数据集进行了挑选与收集，其中包含了5000名学生学业进展、课程完成度、评估成效以及学习持续时数等核心数据，由此塑造出了全方位的学习者画像。实证分析评估改进前后的推荐算法，分别采纳协同推荐、内容导向型匹配以及深度神经网络调适算法，结合多样化策略在精确度、定制化适配程度以及学习效果提升维度上有所区别。
（二）优化后的智能推荐系统提升教学质量
实证分析数据揭示，经过改良的推荐算法在众多评价指标上均展现出卓越的效能。数据分析的精确度指标从原先的72个百分点上调至84个百分点；准确度指标由65个百分点提升至80个百分点；个性化程度增幅达12%；阐述系统在精确匹配学生个性化需求方面展现出更高的适应性。此外，学术参与积极性与作业完成效率显著增强，阐述经过改良的推荐模型显著提升了资源配置的精确性，进一步提升了学生们的学习积极性。
然而，对推荐算法的改进举措也面对着难题。尽管改进举措的精确度得到显著增强，但是部分学生对于推荐算法输出结果的透明度表示出质疑。其中包括对该系统持续依赖可视化教学路径的呈现，可解释性技术的应用以及优化推荐机制之透明度。同时，对实践型课程推荐，应参照具体实施过程中的实证资料，构建一个内容更为充实的教育资源数据库，为契合高职教育之实践性教学方针。未来的改进趋向，需聚焦在深度学习的个性化推荐领域的整合应用、因果推理技术的融入以及学习行为预测的精确度提升，确保智能推荐系统能够满足高职教育中针对个体化教学需求的精准服务。
四、结论与展望
智能推荐算法的改进，不仅在高职教育的精确教学层面上得到效能提升，而且也确保教育资源配置实现精确性与效能性的提升。同时，改进后的推荐算法显著增强了自我学习的能力，以及促进了教育方法的革新。精确教育的精髓蕴含在个性化培养。智能算法的持续演进与改进正逐步达成该目标，促成定制化教育模式的实现。
目前所采用的推荐机制在制定学习路径及技能应用推荐领域尚存在改进空间。在未来的发展过程中，有必要融合因果推断、知识图谱构建以及隐私安全防护策略，增强个性化推荐算法的精确性与透明度。智能算法的演进不仅紧密关联着科技革新，而且也对教育观念变革有着显著影响，高职教育领域经历了一场深刻的转型与革新。
参考文献
①王小宁.基于大数据的高职精准教学:研究现状与实施路径[J].教育科学论坛, 2025(3).
②张帅,崔亚林,张博.大数据背景下高职院校精准教学模式实施路径研究[J].成都航空职业技术学院学报, 2024, 40(1):20-22.
③陈熔,袁橙.大数据背景下高职院校精准教学模式构建研究[J].教育与职业, 2020(17):5.
（北京电子科技职业学院 陈嘉玮）
